【摘 要】
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基于摄像头的交互方式随着摄像头的不断普及已成为目前人机交互方面研究的热点问题。纸张检测是纸笔交互系统的基础,只有准确的纸张定位才能提高纸张上信息的识别质量。本文重
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基于摄像头的交互方式随着摄像头的不断普及已成为目前人机交互方面研究的热点问题。纸张检测是纸笔交互系统的基础,只有准确的纸张定位才能提高纸张上信息的识别质量。本文重点研究了基于摄像头的交互系统中纸张的检测与定位方法。本文通过对OpenCV中皮肤检测算法的研究发现可以通过修改其中的参数对纸张进行检测,在光照条件稳定条件下可以准确的检测纸张。在基于LSD线段检测算法的纸张检测中,我们通过对Canny算子、Hough变换以及LSD线段检测算法的对比分析,发现使用LSD线段检测算法提取纸张图像的线条信息效果更好、效率更快。在LSD线段检测的基础上,计算每条线段的方向并归一化,计算纸张图像的最大轮廓得到纸张轮廓;并利用纸张的尺度信息检测出纸张的四个顶点,并对纸张进行校正。由于在基于LSD线段检测算法的纸张检测中提取的纸张线条大多都是些细小、交错的短线段,我们提出了一种新的线段聚类算法对这些线段进行修正。该算法首先利用Hough变换算法或LSD算法对原始图像进行线条检测,然后根据线段方向进行分类,在此基础上对构成的每个集合内部根据距离差异再进行细分,把距离较远的线段进一步聚类到不同的集合中,最后根据线段之间的邻近关系进行合并和分离,形成最终线段聚类效果。在这种算法的基础上检测纸张效果非常好,而且效率很高。
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